機械学習 | 10001 ideas

機械学習パイプラインのデバッガについての論文：Debugging Machine Learning Pipelines

タイトルの通り、機械学習パイプラインのデバッグを行うツールを開発した論文「Debugging Machine Learning Pipelines」を読んだ。 International Workshop on Data […]

MLSys 2020の論文より。Embeddingが異なった場合、後段のNLPタスクに対してどれだけの影響があるかを、後段モデルの訓練を行わないで推定しようという論文の「Understanding the Downstr […]

MLSys 2020という学会で発表された面白そうな論文を読んだ。タイトルは「What is the State of Neural Network Pruning?」で、Neural Network Pruningにつ […]

AAAI 2020の論文「Learning from Easy to Complex: Adaptive Multi-curricula Learning for Neural Dialogue Generation」よ […]

第6章はこちら。第7章はMatrix Examples、行列を使った事例の紹介。行列による演算で拡縮や回転反転などができる。また直線への射影もできる。軸の変換も同様。各行に1の要素が一つだけある行列をかけ合わせること […]

第5章はこちら。第6章は行列について。まずは行列の定義とか用語の説明などから入って、例として票形式のデータを行列で表すのが挙げられている。他にもdirected graphを行列で表す隣接行列の考え方なども述べられてい […]

前回はこちら。4章はクラスタリングの話。序盤でクラスタリングみたいな話が入ってくるのは珍しい。それだけ応用を意識している本ということだろうか。クラスタリングがどういうものかの説明の後に様々な応用事例が述べられている。例 […]

第三章はノルムと距離について。2章の内容についてはこちら。ノルムとはベクトルの大きさのようなものですよ、という解説から始まり、ノルムの性質・計算方法などが説明されている。距離についてはなじみのあるユークリッド距離から解 […]

引き続きIntroduction to Applied Linear Algebra第2章を読んだ時のメモ。第1章はこちら。第二章は線形関数について。線形関数はベクトル同士の掛け算で表せますよということから始まって、ア […]

線形代数の復習をかねてIntroduction to Applied Linear Algebraという本を読んでいます。線形代数についての基礎（ベクトル・行列）から機械学習に関する応用など幅広く書かれていて、読み始めで […]